首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

python生成器详解_Python 生成

生成器 利用迭代器,我们可以在每次迭代获取数据(通过next()方法)时按照特定的规律进行生成。...为了达到记录当前状态,并配合next()函数进行迭代使用,我们可以采用更简便的语法,即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。 创建生成器方法1 要创建一个生成器,有很多种方法。...现在我们用生成器来实现一下。...return的作用 可以使用next()函数让生成器从断点处继续执行,即唤醒生成器(函数) Python3中的生成器可以使用return返回最终运行的返回值,而Python2中的生成器不允许使用return...例子:执行到yield时,gen函数作用暂时保存,返回i的值; temp接收下次c.send("python"),send发送过来的值,c.next()等价c.send(None) >>> def gen

1.1K30

NLP︱句子级、词语级以及句子-词语之间相似性(相关名称:文档特征、词特征、词权重)

(图片来源:文档中词语权重方案一览) —————————————————————————————————————————————— 二、词语词语间 1、点间互信息(PMI) 点间互信息(PMI)主要用于计算词语间的语义相似度...其值可以转化为3 种状态: P(word1&word2) > 0;两个词语是相关的;值越大,相关性越强。 P(word1&word2) = 0;两个词语是统计独立的,不相关也不互斥。...这些情感词必须是倾向性非常明显,而且极具领域代表性的词语。...若把一个词语word1跟Pwords的点间互信息减去word1跟Nwords的点间互信息会得到一个差值,就可以根据该差 值判断词语word1的情感倾向。其计算公式如下式所示: ?...—————————————————————————————————————————————— 三、词语与句子间 参考于:文本挖掘之特征选择(python 实现) 1、DF(Document Frequency

4.5K20

python 生成exe文件

在windows下,可以使用pyinstaller打包python程序为exe可执行程序。...1、安装pyinstaller 在cmd命令行窗口运行以下命令安装pyinstaller pip install pyinstaller 2、打包python程序 在python程序所在目录,执行以下命令...正常打包命令 pyinstaller -F -w -i ico_path xxx.py -F 是将所有文件打成一个exe文件,一般是必写的(注意必须是大写) -w 是程序运行时不显示cmd界面 -i 修改生成的...exe文件图标,可以不写(-i 不写的话 ico_path也别写) ico_path 是生成的exe文件图标位置 py_path 是目标py文件位置 3、运行exe文件 打包完成后,在对应目录会出现build...4、外部文件 以我的chromedriver为例 打包生成exe文件后,依赖的文件还有chromedriver和谷歌浏览器(还需要版本一致) 所以在生成exe文件后,还需要将chromedriver和对应的谷歌浏览器版本一起

1.7K10

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券